Differenza tra Data Engineer e Data Scientist in azienda
I data engineer lavorano alla creazione dell’architettura che raccoglie e ordina i dati. I data scientist invece lavorano per processo e applicano statistiche ai dati per ottenere risultati e rendere i dati più comprensibili.
Data Engineer e Data Scientist
I dati sono diventati un grosso problema nel mondo di oggi, in particolare i Big Data. Il termine big data è recentemente diventato uno dei termini più popolari nel mondo IT da molte persone che ora considerano i dati una parte essenziale del proprio business. Ciò ha portato alla comparsa di specializzazioni in carriere che si occupano specificamente di raccogliere, analizzare, elaborare e dare un senso a tali dati. Due delle più popolari di queste carriere sono Data Engineer e Data Scientist. A prima vista, potrebbe sembrare che entrambe queste carriere potrebbero essere la stessa, ma in realtà sono diverse l’una dall’altra.
I big data passano attraverso alcuni processi diversi, dall’essere raccolti, quindi elaborati e organizzati, dopodiché vengono infine eseguiti attraverso algoritmi per trovare modelli e tendenze nei dati. Queste tendenze possono quindi essere utilizzate per prendere decisioni che hanno un impatto sull’azienda e sul suo futuro. Ora, in ogni fase c’è una persona diversa che svolge compiti diversi.
Un ingegnere dei dati prende parte alle prime fasi del trattamento dei dati ed è responsabile del lavoro che avviene dietro le quinte al fine di garantire che il giusto tipo di dati venga raccolto e archiviato. Sono responsabili della creazione e della manutenzione dell’architettura che raccoglierà e archivierà quei dati. Il sistema è responsabile della raccolta e dell’organizzazione parziale dei dati, nonché della gestione dell’afflusso di grandi quantità di dati. I database devono essere scalabili e compatibili con le diverse forme di dati che verranno raccolti. Gli ingegneri dei dati di solito hanno una formazione importante nell’ingegneria informatica.
Si occupano principalmente di linguaggi come Scala, Java e C # poiché questi sono alcuni linguaggi di database puri e funzionano con strumenti come Oracle, Cassandra, Redis, MongoDB, ecc. Possono anche funzionare nella creazione di sistemi di data mining che cercano effettivamente modelli in grandi set di dati.
Dunque, un data scientist è qualcuno che lavora sui dati dopo che sono stati raccolti e ordinati. Lavorano sull’organizzazione e sull’analisi dei dati per dar loro un senso. Trovano modelli, tendenze e altre informazioni che possono essere utilizzate dalle aziende per la loro crescita. Lavorano sulla scrittura di algoritmi e sull’utilizzo delle statistiche per ottenere informazioni più leggibili e sono anche responsabili di rendere i dati più presentabili. Ciò include ottenere cifre che abbiano senso o scriverle in un modo che sia più semplice da capire per il team di gestione. Hanno un background come matematico e statistico insieme all’ingegneria informatica.
I data scientist lavorano con gli stessi linguaggi degli ingegneri dei dati, ma lavorano anche con set di sgabelli statistici come SPSS, Hadoop, Matlab, Excel, ecc. Lavorano anche ampiamente con strumenti e linguaggi di deep learning e machine learning per costruire sistemi di dati più efficienti organizzazione. In breve, assicurano che i dati trovati possano essere compresi e utilizzati in modo efficace dalle aziende.
Differenza tra Data Engineer e Data Scientist
Background in informatica con specializzazione in econometria, matematica, statistica e ricerca operativa.